【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能制造，具体涉及多模态人工智能质量缺陷预测方法。
技术介绍
1、近年来，随着人工智能（ai）、机器学习和深度学习等技术的快速发展，数据分析和模式识别能力得到了显著提升。这些技术为质量缺陷的预测和监测提供了新的解决方案。特别是多模态数据的应用，通过整合文本、音频、图像和传感器数据，能够从多个维度获取更全面的信息，提升对产品和生产过程的理解。例如，图像数据可以用于检测产品外观缺陷，音频数据可以用于监测设备的运行状态，而传感器数据则能够实时反映生产环境的变化。
2、然而，尽管多模态数据在质量检测中的潜力巨大，当前的技术方案仍存在一些不足之处。许多现有的质量缺陷预测方法往往只依赖于单一模态数据，缺乏对数据的全面分析，导致对复杂生产环境中潜在缺陷的预测能力不足。此外，现有的方法在实时性和准确性方面也存在较大的改进空间，无法满足现代生产对高效、高精度的质量控制需求。因此，亟需一种集成多模态数据，具备高效特征提取和准确预测能力的质量缺陷预测方法，以应对快速变化的生产环境和复杂的质量管理挑战。
【技术保护点】
1.多模态人工智能质量缺陷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多模态人工智能质量缺陷预测方法，其特征在于，所述获取实时多模态数据，将实时多模态数据与历史多模态数据进行比较，评估数据的准确性具体包括：
3.根据权利要求1所述的多模态人工智能质量缺陷预测方法，其特征在于，所述根据评估结果，将多模态数据划分为准确数据和不准确数据具体包括：
4.根据权利要求1所述的多模态人工智能质量缺陷预测方法，其特征在于，所述基于准确数据，对多模态数据进行特征提取，将提取的多模态数据特征，建立质量缺陷预测模型，具体包括：
...【技术特征摘要】
1.多模态人工智能质量缺陷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多模态人工智能质量缺陷预测方法，其特征在于，所述获取实时多模态数据，将实时多模态数据与历史多模态数据进行比较，评估数据的准确性具体包括：
3.根据权利要求1所述的多模态人工智能质量缺陷预测方法，其特征在于，所述根据评估结果，将多模态数据划分为准确数据和不准确数据具体包括：
4.根据权利要求1所述的多模态人工智能质量缺陷预测方法，其特征在于，所述基于准确数据，对多模态数据进行特征提取，将提取的多模态数据特征，建立质量缺陷预测模型，具体包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：岳登科，刘浩然，符雪扬，
申请(专利权)人：青岛一凌网集成有限公司，
类型：发明
国别省市：
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